Radiografía QA 2019

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Por mtp

En 1895, 55 años después de la primera revolución industrial, el físico Wilhelm Conrad Röntgen realizó un hito histórico para la ciencia al lograr la primera radiografía de los huesos de la mano de su mujer, Berta, con un anillo de plomo entre sus dedos.

Casi un siglo y cuarto después, nos encontramos en plena nueva revolución industrial, la denominada Industria 4.0 en la que la Inteligencia Artificial y el Big Data están señalados como el eje central de esta transformación.

Sin embargo, ¿cuánto tiempo ha de pasar para que más allá de los logros significativos de esta nueva era, se consoliden como avances en el día a día de la sociedad y más aún, en la realidad de las empresas? ¿55 años? Seguro que no y por lo menos hoy, en 2019, podemos realizar una radiografía básica que sirva como diagnóstico de la realidad de la transformación digital de las empresas en lo concerniente al Aseguramiento de la Calidad (QA).

Claramente se vislumbran algunos aspectos comunes, presentes con más o menos acierto y grado de penetración en sus estructuras, como el uso de metodologías ágiles, potenciación de la automatización -no sólo de pruebas si no de optimización de procesos-, una tendencia al cambio cultural marcado por DevOps con diferentes aterrizajes prácticos, preocupación por las posibles vulnerabilidades de seguridad y una aproximación UX en la que se sitúa al usuario como el centro del negocio.

Es decir, elementos que giran alrededor del aseguramiento de calidad (QA) y que quedan dentro del paraguas denominado Aseguramiento del Negocio Digital DBA (Digital Bussiness Assurance).

Sin embargo, si realizamos ‘drill down’ y examinamos a fondo el proceso de transformación digital de las empresas, encontramos algunas diferencias importantes entre diferentes sectores, lógicamente regiones y sobre todo tipología y tamaño de las organizaciones.

Las grandes empresas multinacionales se encuentran una vez más con que necesitan adaptar sus procesos a las nuevas tendencias. Su inercia es difícil de cambiar y los esfuerzos están centrados en redirigir sus actividades a procesos más optimizados, eliminando lo superfluo y estableciendo estrategias que permitan la convivencia en una situación dual de la metodología tradicional y la nueva.

Se destinan, dirigidos de forma estratégica, esfuerzos a actividades que propaguen el cambio cultural necesario para abordar las nuevas prácticas, ya que existen infinidad de factores que impiden que los cambios fluyan con la agilidad que se pretende.

La metodología agile se canibaliza en algunos casos, pero avanza irremediablemente en aquellas áreas en donde el contexto lo permite.

Estas empresas suelen contar con un BAU muy pesado, con un mapa de aplicaciones extenso y complejo, y la mayoría de las veces infinidad de tecnologías que conviven entre normativas y políticas corporativas que sirven de freno para la introducción de cambios integrales en la forma de proceder.  Además, nos encontramos con recurrentes adaptaciones y migraciones de sistemas que buscan facilitar la optimización de los procesos y la compatibilidad con la agilidad, pero que habitualmente se dilatan y alargan en el tiempo.

LA IMPORTANCIA DEL ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD, MUY INTERIORIZADA EN LAS GRANDES ORGANIZACIONES

Sin embargo, la resiliencia de las grandes empresas es una virtud fundamental en estos casos.  Además, este tipo de organizaciones tienen muy interiorizada la importancia del QA y suelen apostar acertadamente por establecer capas de gestión y gobernanza (QMO) de las actividades de aseguramiento de la calidad y de testing (TMO) que realicen el seguimiento y control de las necesidades reales en un escenario dual.

Por otra parte, son estas organizaciones quienes cuentan con más recursos y medios para liderar o apoyar las diferentes iniciativas asociadas a las tendencias tecnológicas más novedosas, como pueden ser la aplicación al testing de la Inteligencia Artificial con objeto de predecir el número optimo de casos de prueba necesarios para una cobertura correcta, identificación de los riesgos y grado de aceptación de la fase de pruebas, selección automática de los casos de prueba necesarios para la regresión y un sinfín de ejemplos en las posibilidades de los procesos cognitivos y el tratamiento masivo de datos mediante Big Data.

A diferencia de las grandes corporaciones, la pequeña y mediana empresa aborda la transformación digital de una forma más práctica.  Su recorrido suele ser menor o por lo menos suelen encontrarse en una situación de obsolescencia más controlable, con aplicaciones más abiertas y un mapa de sistemas y procesos menos complejo que en las grandes empresas.

Sus procesos pueden ser caóticos, pero presentan gran facilidad de implementación de metodologías ágiles e incluso de frameworks muy completos con una cultura DevOps más natural. Los automatismos no son complejos de mantener y evolucionar e incluso pueden desecharse con relativa facilidad para ser sustituidos por otros sin un gran impacto económico para la empresa.

Estas empresas son pioneras en trabajar mediante procesos TDD y/o BDD, aunque ven de lejos aún la practicidad de la inteligencia artificial enfocada al testing, empiezan a invertir en un QA más ordenado ampliando los horizontes de las pruebas unitarias en una búsqueda desesperada por conseguir la sostenibilidad de su negocio en el tiempo, mediante sistemas de calidad competitivos.

En resumen, poco a poco se van consolidando las nuevas tendencias, las empresas se adaptan naturalmente a los cambios con mayor o menor tiempo de asimilación. También sobreviven muchos aspectos o directamente toman nueva relevancia o amplitud (recordemos que la Inteligencia Artificial data del año 1956) debido a nuevas palancas que se impulsan unas a otras, y es que como dijo Sir Arthur C. Clarke “cualquier tecnología suficientemente avanzada es equivalente a la magia”.

Como veis, los profesionales del QA y el Aseguramiento del Negocio tenemos un reto importante en este 2019… y ya veremos dentro de 55 años.

Marcos Manchado

Director de Servicios QA y UX en MTP

 

 

Testing y pruebas de calidad de software